Quo Vadis, World Modeling?
世界建模向何处去：面向持续进化智能体的交互式世界代理
🧭 Agent 世界代理与持续进化框架 ★ 深度解读
Shanghai AI Laboratory · Zhejiang University · National University of Singapore
将世界模型重构为以智能体为中心的世界代理，通过六种功能形式和三个赋能级别驱动智能体持续改善
📌 工作参考价值（4 点）
- 在推荐/搜索智能体中，可构建记忆代理（检索用户历史行为序列）、执行代理（模拟点击后页面状态）、奖励/验证代理（评估推荐内容的安全性或满意度），在推理时增强上下文（L1），或在训练时提供奖励/批判信号（L2）。
- 将世界代理定义为信息转移而非物理状态预测，设计可查询的反馈接口：例如，智能体在生成推荐理由前，可向验证代理查询“该理由是否合规/存在风险”，代理返回验证结果，避免直接线上试错。
- 借鉴 L3 代理-智能体共同进化：线上真实用户反馈（点击、停留、转化）持续更新世界代理（如刷新记忆库、调整风险模型），并将更新后的知识蒸馏回推荐策略，实现持续在线学习。
- 工程上采用模块化代理设计：每种代理（动力学、空间、执行、记忆、技能、奖励）独立维护，通过统一的信息转移接口为智能体提供反馈，便于迭代和扩展。